基于混沌蚁群算法的SVM模型在水库枯水期径流预测中的应用

本文采用混沌蚁群算法对SVM模型的参数进行优化计算,并采用高斯核函数对模型进行混沌特性识别,简化模型在枯水期径流预测非线性求解过程。结合优化模型对水库枯水期径流进行预测。研究结果表明:基于混沌蚁群算法的SVM模型可较好的辨识复杂的水文序列,模型具有较高的泛化能力,相比于传统算法,水库枯水期径流预测精度得到明显改善,具有较高的适用性。研究成果对于水库枯水期径流预测提供方法参考。     

基于改进Copula函数的水库枯期径流预测研究

传统Copula函数在变量概率密度分布函数求解存在精度不高的局限,文章将改进的Copula函数对辽宁某水库枯期径流进行预测,并结合水库实测的枯期径流数据对比分析改进前后Copula函数对水库枯期径流预测的精度影响。研究结果表明:改进的Copula函数水库枯期径流预测值与实测值拟合度明显高于传统的Copula函数,水库枯期径流预测精度得到较大程度提高。     

基于改进WPSO-SVR模型的梯级电站日入库径流量预测研究

文章引入改进的WPSO-SVR模型,对辽宁东部某流域内梯级电站的日入库径流量进行预测。预测结果表明:改进的WPSO-SVR模型可解决传统模型算次数较多且无法解决高维度计算优化的局限;相比于传统模型,改进模型在各梯级电站日入库径流预测相对误差减少9.5%,合格率提高36.7%。研究成果对于梯级电站日入库径流预测提供方法参考。     

基于改进的马尔科夫链模型的河流径流预测研究

针对传统马尔科夫链模型不能考虑各因子权重的局限,文章引入自相关系数作为各因子权重,对传统马尔科夫链模型进行改进,并将改进的马尔科夫链模型进行径流预测。研究结果表明:改进马尔科夫链模型可提高方程的收敛性和预测精度,改进的马尔科夫链模型径流预测精度明显好于传统马尔科夫链模型的预测精度,预测值与实测值相关系数高于传统马尔科夫链模型。研究成果对于区域径流的数学模型预测具有较好的参考价值。     

基于改进的径向基神经网络模型的水库异重流泥沙淤积量模拟

文章结合改进的径向基神经网络模型对石佛寺水库异重流泥沙淤积量进行模拟,并结合水库泥沙淤积量测定值对模型进行检验。结果表明：相比于传统模型,改进模型对模型变量进行优化调整,对于水库异重流泥沙淤积量预测的精度有明显改善。研究成果对于水库泥沙淤积的趋势预测方法具有参考价值。     

土壤水入渗参数非线性预测模型改进及应用研究

针对传统土壤水入渗模型不能考虑纵向土壤水分布变化,引入非线性模型对传统模预测模型进行改进,并结合土壤水观测试验对改进前后模型的预测精度进行比对。结果表明：改进模型可综合考虑纵向土壤水分布变化,相比于改进前,土壤水含水量预测精度得到明显提升,相对误差平均降低%。研究成果对于土壤水入渗量非线性预测方法具有重要参考价值。     

沁水县水库洪水水位及流量智能化预测研究

水库洪水预测对于水利工程的运行和管理至关重要。为精确预测洪水水位流量,研究以沁水县张峰水库为例,提出了一种基于特征提取的混合小波神经网络(WNN)方法来预测水库流量。通过小波变换处理,特征提取方法来确定人工神经网络的输入数。分析了水库洪水水位及流量变化规律,建立智能化预测模型并进行流量预测分析。研究结果表明：模型相关性值达到了0.99738,预测效果十分出色。研究发现特别在长期预测方面,提出的特征提取模型的表现优于同类模型。     

改进的GM(1,1)模型在区域降水量预测中的应用研究

通过引入变量权重系数对传统灰色动态预测模型各变量赋予权重值,对传统GM(1,1)进行改进,并将改进的GM(1,1)模型运用区域的降水量预测中。研究结果表明:改进的GM(1,1)模型可以更好的考虑变量之间的权重,改善传统模型的计算收敛精度。在对年降水量的预测中,改进的GM(1,1)模型可通过置信度为95%的F检验,相比于传统模型,改进的模型在区域2个降水站点年降水预测相对误差分别减少9.3%和17.52%。改进的GM(1,1)模型在夏季F检验的决定系数和F值均最高,冬季最低。研究成果对于区域降水量的预测提供参考价值。     

铁列克水库径流调节计算方法的改进探讨

SL104-2015《水利工程水利计算规范》对水库径流调节计算方法进行了相关规定,铁列克水库水量的蓄水与泄流受供水期与蓄水期的限制较大,水库水量供需矛盾突出,规范给出的方法对于该水库并不完全适用。文章针对上述问题对铁列克水库径流调节计算方法的改进进行了一系列探讨,并结合铁列克水库实际情况,验证了这种改进的科学性与合理性,以期对类似工程计算提供借鉴指导。     

基于改进灰色预测模型的供应链韧性评价与预警研究北大核心

在不确定环境下,更高的供应链韧性可以有效降低中断风险,帮助企业实现高质量经营。本文从供应链的视角构建一种面向制造企业的韧性评价指标体系,并使用改进TOPSIS方法量化韧性的水平。考虑现实环境中韧性指标易受到非常规因素的影响,引入WAWBO弱化缓冲算子及新陈代谢思想来改进灰色预测方法,从而实现韧性指标的动态预测。同时,结合韧性量化方法,构建了一种供应链韧性预警模型。以国内一家电子制造企业2020~2022年的数据进行实证研究,结果表明TOPSIS韧性量化方法的有效性,所提出的改进灰色预测方法也具有更高的预测精度,平均预测误差为2.91%。研究为相关企业提高供应链韧性预警能力、实现供应链的可持续发展提供新思路。     

水电站设备故障预测中分类算法的应用

为提高设备故障预测精准度，介绍应用遗传算法、EEMD算法、数据驱动归因算法的主要步骤、注意事项及应用方法，以期为水电站设备运维管理和设备故障预测提供参考。     

基于灰色预测模型的上海市实际利用外资预测

经济预测的模型有很多种,但通常需要大量的统计数据为基础。而灰色预测所需的历史数据少且预测的结果准确性高。基于灰色预测模型作上海市实际利用外资额的预测,预测结果与上海市2002~2008年的统计年鉴数据进行验证,平均误差在2%以内,精确度相对可靠,因而灰色模型预测为该宏观经济预测提供了一种可行性选择。     

基于GA与SVM改进的ARIMA石油价格预测模型研究

基于石油价格易受政治、经济、文化等多种因素的干扰,借助遗传算法和支持向量机对单一的ARIMA模型进行改进,提出GA-SVM-ARIMA模型对石油价格进行预测。结果表明,该预测模型通过了平稳性和白噪声检验,学习率和训练损失值明显优于ARIMA模型和SVM-ARIMA模型。在应用效果中,GA-SVM-ARIMA模型对石油价格的预测精度较高,与真实值之间的误差不超过2%,不仅在短期价格预测中的平均绝对误差均值(2.162 5%)和均方根误差值(3.227%)明显低于其他模型,而且在长期价格预测中也表现出较高的精准度。     

灌区最优规划决策方案研究

水资源紧缺严重制约着我国社会经济的发展,如何将有限的水资源合理地进行分配以产生最大的效益成为人们关注的话题。针对灌区水资源利用紧缺,选用BP神经网络对叶尔羌河流域径流进行预测,并利用遗传算法(GA)进行优化,构建了GA-BP径流预测模型,以基流、温度和降雨作为输入条件,进行了月径流模拟和预测。同时构建了基于二次规划方法的叶尔羌河灌区水资源最优规划模型,根据径流预测推算得到保尔水库月出库径流量并将其作为水量约束,选用灌区的春小麦、春玉米、胡麻作为典型研究作物,根据水分生产函数,计算理想条件下典型作物的月水资源分配方案以达到灌区经济效益最大化。     

改进GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的应用

基于灰色系统理论建立的一阶单变量GM(1,1)模型在滑坡变形预测中应用广泛,但是对高增长指数型滑坡变形时间序列的适应性较差。通过GM(1,1)模型建模原理分析表明,等权生成背景值是影响模型预测精度的主要因素之一。基于此,本文采用自动寻优定权法重新构造背景值,建立基于最佳权重构造背景值的改进GM(1,1)模型,并根据滑坡监测资料建立滑坡变形预测的传统GM(1,1)模型和重构背景值的改进GM(1,1)模型。结果表明,改进GM(1,1)模型对高增长指数型滑坡变形时间序列建模具有更高的拟合与预测精度,可用于滑坡变形短期预测预报。     

BP神经网络对烟草销售量预测方法的改进研究

针对烟草销售量传统预测方法的不足,本文结合实际,应用BP神经网络模型对其进行了改进:把实际误差看作一组序列,进行逼近模拟,作为一个单独量加入最终结果,提高了预测的精度.本文的思路和方法可推广到其他社会经济数据序列的预测中去.     

改进的灰色模型在井架沉降预测中的应用

针对灰色预测方法建模所需信息量较少,不必知道原始数据分布的先验特征这种特性,探讨了灰色预测理论模型的建模方法与模型精度评定方法,并以顺和煤矿井架沉降监测为例对模型的精度及可行性进行了验证。结果表明,经过改进的灰色模型预测结果精度较高,模型的预测结果基本满足要求,具有实用价值。     

灰色模型在股票价格预测中的应用——以中国石化为例

通过对原始数据进行筛选,将GM(1,1)模型用于股票预测,对交易日收盘价格进行预测,并以中国石化(600028)2012-01-04至2012-12-31的交易数据为例进行了分析。分析结果表明,灰色预测模型的平均预测准确度为98.63%。考虑到股票交易规则,42%的预测数据为有效预测,有效预测的平均预测准确度为99.31%。     

基于联合调度的水库水质预测研究

工业化、城市化的发展进一步加剧了城市水资源供给矛盾,水库联合调度逐渐成为解决城市用水紧张问题的有效措施之一,但污染物来源及水库水质的不同增大了联调水质风险。文章采用Mike21水动力模型探究了水库联合调度对水质的作用,模拟分析下游库区水环境受上游不同水质水库调水的影响,预测了污染物浓度分布以及典型断面水质特征。研究表明:下游水库坝址处下泄水质在很大程度上取决于上游调水水库水质的好坏,较调水工程未实施前受水水库总体水质变差,污染物初始浓度除TN、TP值未达到标准外,氨氮和COD值均较低。     

基于物元可拓法的培训机构人员流失风险预测

为了帮助中小型教育培训机构解决人员流失的问题,减少人员流动带来的经济损失、降低企业运营成本,建立了基于熵权法及改进物元可拓法的培训机构人员流失风险预测方法,在经典物元可拓模型的基础上,提出"极值最优点"的改进物元可拓模型,可为物元可拓模型中的极端经典域构建不同的关联函数,取得了关联度的最优拟合效果,并以A教育培训机构为例验证了改进物元可拓法的可行性。结果表明,应用改进物元可拓法研究人员流失问题可以从风险管理的角度帮助培训机构解决人员流失问题。研究方法为教育培训机构提高人力资源管理水平,加强组织管控能力,降低企业成本,增强企业盈利能力提供了新的思路。